会议专题

基于改进的神经网络预测铁路客运量

铁路客运量预测与分析对铁路部门采取的有效的应对措施具有十分重要的意义.本文应用基本的BP神经网络和通过L-M算法改进的神经网络对铁路客运量进行预测,实验过程中以2013年1~12月的客运量作为输入,对2014年1~12月的客运量进行了预测,并与实际数据进行对比,结果表明利用L-M算法改进的神经网络预测的值较为准确,该预测算法应用在铁路客运量的预测中效果良好,具有很好的应用和推广前景.

铁路客运量 神经网络 L-M算法

王方媛 吕晓军 程清波 王洪亮

中国铁道科学研究院 电子计算技术研究所,北京100081

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2015-11-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)